The most important plots to analyze Paper Machine dataset

Import required libraries

In [1]:
import os
import sys
import gc
import random
import time
from datetime import datetime
import pandas as pd
import numpy as np

import statsmodels
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_pacf
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf

import matplotlib as mpl
from dateutil.parser import parse
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

import pathlib
from pathlib import Path

pd.options.display.max_rows = None
pd.set_option('display.max_columns', 500)
np.set_printoptions(threshold=sys.maxsize)
np.set_printoptions(threshold=np.inf)


os.environ['PYTHONHASHSEED'] = '0'
np.random.seed(42)
random.seed(12345)


import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")




### mainClassFile_Evaluation consists of all preprocessing and plots
from mainClassFile_Evaluation import mainClass_Evaluation


### generateAugmentedData_CV consists of codes to generate synthetic data(augmented data) by the Autoencoder model.
import generateAugmentedData_Evaluation as aug





### Define main path addresses of project
pathCurrrent = Path.cwd()
pathMainCodes = Path.cwd().parent
pathCurrrent = str(pathCurrrent).replace("\\", '/')
pathMainCodes = str(pathMainCodes).replace("\\", '/')


pathDataAllPre_FinalTest = pathMainCodes + "/data/paperMachine/forAllPre_FinalTest/"
pathSavingPlotsAllPre_FinalTest_Eval = pathMainCodes + "/reports/forAllPre_FinalTest_Evaluation/"




############################****** Start Running codes ******##################################



### Define variable mc that is an object of mainClass_Evaluation
mc = mainClass_Evaluation()

### Read Actual raw dataset(DS)
dfActual = pd.read_csv(pathDataAllPre_FinalTest + "actualRaw_data-augmentation.csv", header=None)### when documentation finished uncomment here




###Create dataset with having just one ActualRaw row as break label 1, Then scale dataset, drop a few unnecessary columns and And Delete RepetitiveOnes(breaks)
dfpRawNoReptOnes = mc.delRepetitiveOnes(dfActual)



###Under the first scenario, we fit and transform the scaler estimator purposely on a whole cleaned dataset
###Create dataset with having just one ActualRaw row as break label 1, drop a few unnecessary columns, And Delete RepetitiveOnes(breaks)
dfpRawNoReptOnes = mc.delRepetitiveOnes(dfActual)


###Secario first for scaling dataset
dfpRawNoReptOnes_scaled = mc.scaleData(dfpRawNoReptOnes, doScaleAfterSplit=False)



npScaledNoRepOne=dfpRawNoReptOnes_scaled
In [2]:
### calculate proportion of Anomalies in the whole dataset
num_neg, num_pos = np.bincount(npScaledNoRepOne[:,0].astype(int))
mc.get_class_weights(num_pos, num_neg,False,pos_weight=.1)
Number of Rows Aucual Dataset After Cleaning step:
    Total: 18150
    Anomalies(positives): 123 (0.68% of total)

Data Analysis with Pandas Profiling

Create pd.DataFrame from npScaledNoRepOne

In [3]:
pd.DataFrame(npScaledNoRepOne).to_csv(f'npScaledNoRepOne.csv', header=None, index=None)
In [4]:
dfScaledNoRepOne=pd.read_csv(f'npScaledNoRepOne.csv', header=None)
In [5]:
dfScaledNoRepOne.columns
Out[5]:
Int64Index([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16,
            17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33,
            34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50,
            51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59],
           dtype='int64')
In [6]:
dfScaledNoRepOne.shape
Out[6]:
(18150, 60)
In [ ]:
 
In [7]:
dfScaledNoRepOne.head()
Out[7]:
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59
0 0.0 0.217272 -0.253047 -0.172826 0.063854 -0.486590 0.428369 -0.597158 -0.370907 -0.963856 -0.960186 0.693628 0.737684 -0.018107 -0.871961 -0.609252 0.853266 -0.092322 0.155949 0.758317 -0.590775 0.079508 0.063075 0.718379 -0.790693 0.986899 -0.398105 0.144974 -0.652365 -0.286510 0.003552 0.991004 0.930765 0.348268 0.551976 -0.800125 0.161639 -0.972808 -0.958821 0.471217 -0.051483 -0.162694 -1.0 0.309455 -0.898572 -0.651208 -0.581279 0.174066 -0.063248 0.686931 0.994494 0.959541 0.987866 -0.752727 -0.198656 0.103462 0.647424 0.688489 0.888080 0.118238
1 0.0 0.246230 -0.249879 -0.168286 0.072500 -0.489968 0.438923 -0.597158 -0.370907 -0.963856 -0.960186 0.693335 0.740719 -0.018107 -0.871922 -0.609544 0.862893 -0.093349 0.156227 0.758317 -0.590775 0.079508 0.061415 0.718379 -0.790625 0.989065 -0.397618 0.153618 -0.653113 -0.286436 0.036649 0.990951 0.929790 0.350116 0.565590 -0.800125 0.161639 -0.967948 -0.945234 0.471217 -0.104161 -0.151874 -1.0 0.314249 -0.909142 -0.770571 -0.581746 0.174127 -0.058525 0.686717 0.994494 0.959582 0.987877 -0.752840 -0.229091 0.119750 0.566609 0.689337 0.890627 0.118666
2 0.0 0.213525 -0.258036 -0.187923 0.065848 -0.493346 0.444010 -0.587724 -0.370907 -0.945875 -0.947050 0.701571 0.746942 0.005771 -0.871882 -0.609835 0.858147 -0.094376 0.156505 0.758317 -0.590775 0.079508 0.059754 0.718379 -0.790556 0.987333 -0.397130 0.150447 -0.651140 -0.286364 -0.118651 0.989943 0.929303 0.352408 0.651569 -0.800125 0.169386 -0.964159 -0.938336 0.471217 0.026297 -0.141054 -1.0 0.313672 -0.868614 -0.665823 -0.583268 0.174188 -0.046233 0.686504 0.994494 0.959626 0.987887 -0.752953 -0.235978 0.136038 0.653977 0.690194 0.904543 0.119093
3 0.0 0.195325 -0.262589 -0.168594 0.062790 -0.496588 0.440251 -0.595900 -0.370907 -0.939821 -0.940380 0.696887 0.736568 -0.030352 -0.871843 -0.610126 0.841555 -0.095403 0.156782 0.758317 -0.590775 0.079508 0.058094 0.718379 -0.790487 0.986118 -0.396643 0.108121 -0.651347 -0.286290 -0.061363 0.989888 0.928328 0.354700 0.737549 -0.800125 0.169386 -0.963547 -0.931438 0.471217 0.156754 -0.130233 -1.0 0.313050 -0.914549 -0.459522 -0.586318 0.174250 -0.047989 0.686291 0.994494 0.959669 0.987897 -0.753066 -0.242866 0.115576 0.699841 0.691042 0.917797 0.119521
4 0.0 0.184797 -0.262060 -0.186750 0.069452 -0.499034 0.445836 -0.597158 -0.370907 -0.945875 -0.940380 0.690528 0.740388 -0.026548 -0.871802 -0.610417 0.850605 -0.096430 0.157060 0.758317 -0.590775 0.079508 0.056433 0.718379 -0.790418 0.986109 -0.396156 0.127252 -0.648179 -0.286219 -0.252840 0.990931 0.927840 0.358073 0.823529 -0.800125 0.169386 -0.967215 -0.931438 0.471217 -0.014944 -0.119413 -1.0 0.312428 -0.878321 -0.586953 -0.589368 0.174311 -0.049744 0.686077 0.994494 0.959713 0.987908 -0.753179 -0.249754 0.116477 0.660528 0.691558 0.896564 0.120010
In [ ]:
 
In [8]:
from pandas_profiling import ProfileReport
prof = ProfileReport(dfScaledNoRepOne)
prof.to_file(output_file='dfScaledNoRepOne_ProfileReport.html')




In [ ]:
 
In [ ]:
 

Statistical descriptions of dataset dfScaledNoRepOne

In [9]:
print(f"Shape of dataset dfScaledNoRepOne{dfScaledNoRepOne.shape}")
print("\n dfScaledNoRepOne==>> \n")


dfDescriptions=pd.DataFrame(dfScaledNoRepOne.describe().transpose()).iloc[:,[1,2,3,7]]

dfDescriptions=dfDescriptions.rename(index={0: 'Label'})

dfDescriptions.index.name = 'Name of Columns'
dfDescriptions
Shape of dataset dfScaledNoRepOne(18150, 60)

 dfScaledNoRepOne==>> 

Out[9]:
mean std min max
Name of Columns
0 0.006777 0.082045 0.0 1.0
1 0.109873 0.216735 -1.0 1.0
2 0.026499 0.291039 -1.0 1.0
3 0.102381 0.349078 -1.0 1.0
4 -0.010966 0.414374 -1.0 1.0
5 -0.444441 0.216169 -1.0 1.0
6 0.557193 0.203898 -1.0 1.0
7 -0.596811 0.101590 -1.0 1.0
8 -0.279305 0.121315 -1.0 1.0
9 -0.930816 0.087819 -1.0 1.0
10 -0.937270 0.067086 -1.0 1.0
11 0.638412 0.199794 -1.0 1.0
12 0.742867 0.187740 -1.0 1.0
13 0.079261 0.296530 -1.0 1.0
14 -0.968214 0.161327 -1.0 1.0
15 -0.642704 0.032192 -1.0 1.0
16 0.827941 0.211421 -1.0 1.0
17 0.097751 0.166121 -1.0 1.0
18 0.225513 0.129530 -1.0 1.0
19 0.729563 0.053968 -1.0 1.0
20 -0.621609 0.075154 -1.0 1.0
21 0.106952 0.202248 -1.0 1.0
22 0.276927 0.333479 -1.0 1.0
23 0.791661 0.045145 -1.0 1.0
24 -0.802992 0.077620 -1.0 1.0
25 0.935857 0.201092 -1.0 1.0
26 -0.236416 0.318075 -1.0 1.0
27 0.212954 0.301723 -1.0 1.0
28 -0.126338 0.480878 -1.0 1.0
29 -0.409429 0.198015 -1.0 1.0
30 0.045057 0.229404 -1.0 1.0
31 0.959251 0.202726 -1.0 1.0
32 -0.073435 0.521952 -1.0 1.0
33 0.576380 0.231492 -1.0 1.0
34 -0.167856 0.325716 -1.0 1.0
35 -0.737736 0.074698 -1.0 1.0
36 0.296963 0.215225 -1.0 1.0
37 -0.948577 0.071343 -1.0 1.0
38 -0.891116 0.120068 -1.0 1.0
39 0.673995 0.286174 -1.0 1.0
40 0.045685 0.086954 -1.0 1.0
41 -0.717570 0.412920 -1.0 1.0
42 -0.967089 0.231205 -1.0 1.0
43 0.067799 0.550732 -1.0 1.0
44 -0.862289 0.195752 -1.0 1.0
45 -0.571000 0.127200 -1.0 1.0
46 0.110437 0.437227 -1.0 1.0
47 0.156004 0.232171 -1.0 1.0
48 -0.074160 0.217416 -1.0 1.0
49 0.168855 0.312632 -1.0 1.0
50 0.976192 0.189869 -1.0 1.0
51 0.863653 0.061470 -1.0 1.0
52 0.988202 0.015596 -1.0 1.0
53 0.024178 0.456908 -1.0 1.0
54 -0.093085 0.263939 -1.0 1.0
55 0.069617 0.312280 -1.0 1.0
56 0.316449 0.238046 -1.0 1.0
57 0.362808 0.449638 -1.0 1.0
58 0.869010 0.194133 -1.0 1.0
59 -0.176866 0.287912 -1.0 1.0
In [ ]:
 

Line plots of dataset dfScaledNoRepOne

In [10]:
dfScaledNoRepOne.plot(subplots=True, figsize=(20,300),sharex =False,grid =True);
plt.subplots_adjust(hspace=0.5)
In [ ]:
 
In [ ]:
 

Autocorrelation plots

In [11]:
dfScaledNoRepOne.index.name =""
In [ ]:
 
In [17]:
# Draw Plot
def plotDfACorr(df):
    font = {'family' : 'Arial',
    'weight' : 'bold',
    'size'   : 15}
    
    f1,ax = plt.subplots(len(df.columns),1 , figsize=(18, 200),sharex =False)
    for i in range(len(df.columns)):
        plot_acf(df.iloc[:,i],ax=ax[i],zero=False,title=df.columns[i])
        ax[i].grid()      
    
    
    plt.subplots_adjust(hspace=0.5)
   
    plt.show()
In [ ]:
 
In [18]:
plotDfACorr(dfScaledNoRepOne)
In [ ]:
 
In [ ]:
 
In [ ]:
 

Partial Correlation plots:

In [19]:
# Draw Plot
def plotDfPCorr(df):
    font = {'family' : 'Arial',
    'weight' : 'bold',
    'size'   : 15}
    
    f1,ax = plt.subplots(len(df.columns),1 , figsize=(18, 200),sharex =False)
    for i in range(len(df.columns)):
        plot_pacf(df.iloc[:,i],ax=ax[i],zero=False,title=df.columns[i])
        ax[i].grid()

    
    plt.subplots_adjust(hspace=0.5)
    
    plt.show()
In [ ]:
 
In [20]:
plotDfPCorr(dfScaledNoRepOne)
In [ ]:
 
In [ ]:
 

Mutual comparison partial correlation between each of two features

In [21]:
corr = dfScaledNoRepOne.corr()
html =corr.style.background_gradient(cmap='coolwarm', axis=None).set_properties(**{'font-size': '7pt'})\
.set_precision(2).render()
# Writing the output to a html file.
with open('dfScaledNoRepOne_Corr.html', 'w') as f:
    print('<!DOCTYPE html><html lang="en"><head><meta charset="UTF-8">'
         '<meta name="viewport" content="width=device-widthinitial-scale=1.0">'
         '<title>dfScaledNoRepOne_Corr</title></head><style>table{word-break: break-all;}'
         '</style><body><h1>dfScaledNoRepOne_Corr plot</h1>' + html+'</body></html>', file=f)

print("File ddfScaledNoRepOne_Corr.html was created!!!")
File ddfScaledNoRepOne_Corr.html was created!!!
In [ ]:
 
In [ ]:
 
In [22]:
corr = dfScaledNoRepOne.corr()
corr.style.background_gradient(cmap='coolwarm', axis=None).set_precision(2)
Out[22]:
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59
0 1.00 0.01 -0.09 -0.12 0.02 -0.01 -0.03 0.02 0.00 0.03 0.00 -0.04 -0.00 -0.02 -0.01 0.06 -0.00 -0.04 -0.06 -0.14 0.00 0.02 -0.02 -0.01 0.02 0.01 -0.03 -0.03 -0.04 -0.00 -0.01 0.01 -0.00 -0.03 -0.02 -0.02 -0.02 0.01 -0.00 -0.02 -0.00 0.04 -0.01 -0.01 -0.01 0.01 -0.02 0.01 0.01 -0.03 0.01 -0.04 -0.08 -0.04 -0.01 -0.03 -0.02 0.00 0.01 0.02
1 0.01 1.00 0.14 -0.05 0.06 0.05 -0.12 0.26 0.34 -0.01 0.01 0.52 0.57 0.15 0.12 -0.03 0.49 0.05 0.09 -0.03 0.03 0.10 0.00 -0.03 -0.35 0.50 -0.01 0.07 -0.27 -0.07 0.00 0.51 -0.18 -0.19 0.02 0.13 0.33 0.03 0.06 0.23 0.01 0.12 -0.04 -0.03 -0.48 0.09 0.19 0.24 0.07 0.27 0.49 0.27 0.10 -0.30 0.04 0.09 0.33 0.01 0.48 -0.11
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In [ ]:
 

End of Analyses.

In [ ]: